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Economia

Le migliori startup britanniche di intelligenza artificiale

29 delle più entusiasmanti startup britanniche di AI Race Race to Scale Il Regno Unito è attualmente terzo al mondo per aumento degli investimenti in IA e secondo per il numero di aziende di IA in funzione nel 2019 ( dati Crunchbase ). Tuttavia, l'89% dell'ecosistema AI nel Regno Unito è costituito da start-up con 50 o meno dipendenti. L'avvio non è un problema, lo è il ridimensionamento. "Affinché il Regno Unito mantenga la propria autorità nell'intelligenza artificiale, dobbiamo coltivare aziende di IA nazionali scalabili, competitive a livello globale e che risolvono problemi reali. Tuttavia, il pool di aziende focalizzate sull'intelligenza artificiale che riescono a raggiungere questo obiettivo oltre la Serie A rimane snello, nonostante l'hype, e il percorso di scalabilità è unicamente impegnativo ”, commenta Harry Davies , Applied AI Lead presso Tech Nation. Le sfide affrontate dalle startup dell'IA variano, dall'assunzione di talenti tecnici richiesti all'ottenimento di supporto commerciale e vendita nel contesto di settori altamente regolamentati. Il Programma di intelligenza artificiale applicata progettato da Tech Nation e supportato da Faculty ha lo scopo di aiutarli a fronteggiare queste sfide e passare dalle prime fasi della crescita (ne ho scritto di più qui ). A seguito di un processo di valutazione che Marta Krupinska , Responsabile di Google for Startups UK, ha descritto come una vivace discussione - tra alcune delle menti più brillanti della tecnologia e dell'intelligenza artificiale - su chi sarà la prossima startup che cambia il gioco, il programma sta accogliendo il suo primo coorte. Già combattendo l'Ebola, la RDC si confronta con uno scoppio di morbillo "Siamo tutti pienamente consapevoli del potenziale dell'intelligenza artificiale a vantaggio di determinati settori, ma questo programma non riguarda solo concetti o idee. Le aziende di successo ci hanno convinto di essere già sulla strada per un prodotto commercialmente ...
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Toyoda Gosei investe in TRYETING per il rapido sviluppo di materiali utilizzando l’intelligenza artificiale

Toyoda Gosei Co., Ltd. ha investito in TRYETING Inc. (Nagoya, Giappone) per il rapido sviluppo di materiali utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) 1 . TRYETING è una startup dell'Università di Nagoya e fornisce una piattaforma AI che integra vari tipi di software. Uno dei punti di forza dell'azienda è l'informatica sui materiali, un campo che applica le tecniche dell'informatica, come l'IA e i big data, ai materiali. Questo approccio può accelerare significativamente lo sviluppo di nuovi materiali. L'industria automobilistica sta cambiando rapidamente con CASE (connesso, autonomo, condiviso, elettrico) e altre nuove tendenze tecnologiche. Per rispondere a questi cambiamenti, Toyoda Gosei sta cercando di ottenere un maggior valore aggiunto dei prodotti con l'integrazione di sensori e altri componenti elettronici nelle parti in plastica e gomma che sono le sue tecnologie chiave. A tal fine, lo sviluppo di materiali altamente funzionali in grado di ospitare la tecnologia elettronica è un compito urgente. Con questo investimento, Toyoda Gosei unirà la tecnologia AI di TRYETING alla conoscenza del design dei materiali che ha accumulato nel corso degli anni. La capacità di simulare rapidamente un gran numero di schemi di composizione dei materiali accelererà lo sviluppo di materiali con funzionalità superiori, come nuovi materiali per LiDAR 2 e altri sensori.  1 L'importo dell'investimento è di 50 milioni di yen.  2 Light Detection and Ranging, un metodo di rilevamento che misura la distanza e la direzione quando impiega la luce laser a infrarossi emessa
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“AI-first” nel settore bancario forse è un errore

Basta con l'hype 'AI-First'! In un articolo sul suo sito Web EdgeVerve dice alle banche che hanno bisogno di una strategia "AI-first": Mentre "mobile-first" è stata una rivoluzione guidata da un singolo dispositivo, "AI-first" nel settore bancario sarebbe un'esperienza più olistica guidata da altoparlanti domestici, assistenti digitali vivace, app voice & touch e portafogli IoT per il consumatore. Le organizzazioni bancarie tradizionali stanno affrontando il loro "momento Kodak". Devono sviluppare e investire subito in una strategia "IA prima". " Consigli come questo non dovrebbero essere una sorpresa per nessuno, poiché fanno parte di una lunga serie di [inserire-l'ultima-tecnologia-qui-] i primi proclami da consulenti e analisti. La strategia Next-Hottest-Tech-First È iniziato circa cinque anni in un articolo di Bank Systems & Technology intitolato 5 chiavi del successo per una strategia mobile-first che diceva: La consulenza nel mondo della consulenza ha comunque una breve durata e due anni dopo un importante analista dello spazio digitale ha scritto : Nota sullo Snark Tank: A quanto pare, per avere successo, non devi davvero fare nulla, devi solo "iniziare a pensarci". Non molto tempo dopo, un altro articolo ci ha avvertito di prepararci alla rivoluzione vocale nei servizi finanziari con un white paper di Accenture che proclama: L'intelligenza artificiale sta creando una nuova era dell'informatica, passando rapidamente da mobile-first a AI-first nell'esperienza del cliente e spostando il personale verso ruoli più basati sul giudizio e con un valore aggiunto più elevato. " Snark Tank: spostare il personale in ruoli basati sul giudizio? L'intelligenza artificiale non avrebbe dovuto produrre "giudizi" superiori a ciò di cui gli umani sono capaci? Quindi, naturalmente, abbiamo dovuto passare a una strategia a prima voce. Un articolo di Fintech dal titolo Here Why The Voice-First Strategy Will Rule dice alle banc...
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3 passi semplici per implementare in azienda l’intelligenza artificiale

3 fasi di un progetto AI in italiano semplice Questo articolo parla delle fasi tecniche di un progetto AI. Mostra un processo attuabile , incluso chi assumere e quando. Non presuppone alcuna conoscenza preliminare e mira a essere scritto semplicemente.Prima di iniziare il primo passo, è necessario assicurarsi che valga la pena perseguire l'intelligenza artificiale per la propria organizzazione. Sentire che è necessario utilizzare l'IA per rimanere pertinenti va bene per la motivazione iniziale e non dovrebbe mai servire come giustificazione finale. Invece, considera di definire il caso d'uso, di indicare il problema che risolve, di stimare il potenziale ROI e di valutare l'accesso a talenti e risorse. Il successo dipende anche dal buy-in organizzativo per creare l'ambiente giusto . Se decidi di andare avanti, ci sono 3 grandi fasi. Le fasi appaiono in un ordine numerato, sebbene nella pratica vi sia sovrapposizione tra le fasi. Probabilmente dovrai anche tornare a un passaggio precedentemente completato per renderlo migliore. Immaginiamo ora che stiamo iniziando un progetto di intelligenza artificiale insieme. Ottieni dati di alta qualità Iniziamo raccogliendo una risorsa preziosa: i dati. Ottenere dati di alta qualità è di gran lunga il passo più importante in tutto il nostro progetto. Ed è spesso il più ignorato . Se la nostra organizzazione non ha già dati, iniziamo raccogliendone alcuni. Le fonti di dati includono Internet, i nostri utenti e sensori. La raccolta spesso inizia come un evento unico e nel tempo viene eseguita in modo regolare. Una volta che otteniamo alcuni dati, è probabilmente spazzatura. E un detto comune sull'intelligenza artificiale è "immondizia, immondizia". I nostri risultati sono limitati dalla qualità dei nostri dati. I dati dal mondo reale sono disordinati. È incompleta. Ha degli errori. È spesso duplicato. E dobbiamo affrontare questi problemi prima di andare oltre. Dobbiamo prima pulire i dati della spazzatura in dati di...
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Dobbiamo reinventare il mondo con l’avvento della Intelligenza artificiale

Reinventare un mondo con l'IA Mentre i progressi nell'intelligence tecnologica accelerano, la tensione tra la forza lavoro umana e l'intelligenza artificiale (AI) continua a essere in contrasto, alimentando le ansie sulle probabilità di una resa dei conti a somma zero tra le due parti. Oggi con i nostri smartphone come estensioni virtuali di noi stessi, l'IA costituisce già una parte enorme della nostra vita. Tuttavia, nonostante i significativi passi in avanti compiuti nel livellamento delle capacità della forza lavoro, c'è il timore che gli umani stiano per diventare obsoleti.Certo, mentre accelerando i compiti cognitivi inferiori (pianificazione degli appuntamenti) hanno beneficiato in noi della semplificazione dei noiosi processi di lavoro e della riduzione dell'errore umano, l'impiego di soluzioni tecnologiche in modelli complessi come visto nei prezzi di "impennata" (come usato dai servizi di ride-ride come Uber) rende poco chiaro se continuare sull'onda tecnologica lascerebbe milioni di disoccupati. Al ritmo con cui l'IA sta progredendo, è fondamentale contemplare il ruolo dell'umanità in un futuro basato sull'intelligenza artificiale. Inevitabile com'è, le preoccupazioni sollevate da pesi massimi come Stephen Hawking si materializzeranno nel nostro futuro? L'intelligenza artificiale è buona come pensiamo che sia? Lontano da esso. Le applicazioni che vediamo oggi dell'IA non sono altro che imitazioni dell'intelligenza umana. Nel Chinese Room Experiment , il filosofo John Searle dimostra l'argomentazione secondo cui l'IA potrebbe essere diventata più intelligente in virtù di un più forte potere computazionale, ma in realtà manca della vera comprensione del modo in cui gli esseri umani elaborano le informazioni. Dato che Searle non parla cinese, si immagina di seguire un libro di regole per rispondere ai caratteri cinesi in una stanza. Essere in grado di manipolare simboli proprio come un programma per computer per produrre risposte a coloro che sono fuori ...
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Openspace startup di Intelligenza artificiale chiude un round di finanziamento da 14 milioni di dollari

L'avvio di AI ConTech chiude $ 14 milioni di serie al round A testimonianza del crescente significato del sottosettore ConTech, OpenSpace, una startup di San Francisco di due anni specializzata in questa tecnologia, ha appena chiuso un round di finanziamento della Serie A da 14 milioni di dollari. Come abbiamo visto in un precedente articolo , il mercato di Construction Tech (ConTech) è enorme e pieno di frutti a basso appeso che l'imprenditore o il cliente tecnologicamente esperto può scegliere. Sebbene ci siano sette aree nella catena del valore delle costruzioni che potrebbero (e stanno iniziando a) trarre vantaggio dall'avvento di ConTech, i maggiori guadagni nello spazio si stanno attualmente verificando nella gestione dei processi di costruzione, anche quando vengono utilizzati metodi di costruzione tradizionali . Una delle innovazioni più interessanti e utili all'interno di questo spazio è la rappresentazione in 4D e la successiva analisi dei progressi di un sito utilizzando una combinazione di immagini a 360 gradi e intelligenza artificiale sofisticata. A testimonianza del crescente significato del sottosettore ConTech, OpenSpace, una startup di San Francisco di due anni specializzata in questa tecnologia, ha appena chiuso un round di finanziamento della Serie A da 14 milioni di dollari. Il round è stato guidato da Lux Capital, affiancato dall'investitore di ritorno Goldcrest Capital insieme ai nuovi partecipanti JLL Spark, Navitas Capital, Suffolk Construction, Tishman Speyer, WeWork e Zigg Capital. La partecipazione al round di importanti attori del settore immobiliare e delle costruzioni sottolinea la crescente importanza che le parti interessate del settore attribuiscono ai progetti a rischio ridotto attraverso una pianificazione e una gestione dei processi accurate e quasi in tempo reale. OpenSpace utilizza la sua intelligenza artificiale brevettata per creare automaticamente rappresentazioni fotografiche navigabili a 360 ° di qualsiasi ...
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L’intelligenza artificiale spiegabile è la prossima grande novità in materia di contabilità e finanza

Il cloud computing ci ha introdotto in un'era in cui la potenza di elaborazione del computer è praticamente illimitata. Questa disponibilità di potenza di calcolo illimitata ha portato a progressi nell'informatica come l'IA, che sta guidando la prossima rivoluzione aziendale. L'intelligenza artificiale promette un modo di pensare umano alla velocità di un computer. La prossima rivoluzione riguarda l'IA che libera le persone da attività ripetitive di basso valore in modo che possano concentrarsi su attività strategiche di alto valore. Gran parte di ciò che vediamo oggi nell'intelligenza artificiale sta lavorando per riprodurre il modo in cui funziona l'intelligenza naturale, con la speranza di arrivare a decisioni a livello umano più veloci e più avvedute. Ad esempio, nel mondo della contabilità, un'applicazione dell'intelligenza artificiale sarebbe quella di identificare la varianza della spesa (ovvero le transazioni che si discostano dalle normali pratiche dell'azienda o del settore). Gli esseri umani possono identificare le tendenze di spesa e la varianza in un gruppo di poche centinaia di transazioni, la maggior parte delle quali vengono identificate come falsi positivi dopo ulteriori indagini. Nello stesso o meno tempo, l'IA può identificare le tendenze di spesa e la varianza tra miliardi di transazioni ed eseguire ulteriori indagini per eliminare i falsi flag in millisecondi. La preoccupazione in questo scenario è che l '"ulteriore indagine" è una scatola nera nebulosa di cui ci dovremo fidare. Questo elemento di fiducia ci porta all'IA spiegabile. L'intelligenza artificiale spiegabile ha l'ulteriore requisito di poter spiegare a un essere umano come è arrivato a una conclusione. Abbiamo già visto questo come un mandato nel software diagnostico medico, in cui il controllo di praticamente tutti i parametri decisionali deve risiedere dal medico. Ciò consente al medico non solo di controllare il processo, ma alla fine di essere in grado di spiegare...
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L’apprendimento profondo il deep learning deve andare oltre i trucchi economici dell’oratore

Kalev Leetaru L'apprendimento profondo di oggi condivide molto in comune con i trucchi da salotto di vecchia data. Date le circostanze ideali, i modelli di apprendimento profondo possono sfornare quelle che sembrano essere imprese straordinarie di intelligenza quasi umana o addirittura superumana. Il problema è che nel mondo reale questo castello di carte correlativo viene rapidamente abbattuto. Piuttosto che "apprendere" il mondo, gli algoritmi odierni si limitano a codificare database di correlazioni statistiche semplicistiche che producono risultati che dipendono interamente dalla somiglianza degli input con i dati di addestramento. Gli algoritmi di traduzione neurale ipotizzati come sostitutivi degli umani nella realtà oscillanoselvaggiamente tra scioltezza umana e indecifrabilità senza senso con il cambio di una sola parola. Le auto senza conducente possono sbattere sui freni o accelerare verso un ostacolo con la minima deviazione dai loro esempi di allenamento, mentre gli algoritmi di comprensione delle immagini sono resi impotenti da alcuni pixel spuri. Mentre le aziende si affrettano a implementare un apprendimento approfondito, stanno costruendo il nostro mondo moderno su un castello di carte straordinariamente fragile. Affinché l'apprendimento profondo possa davvero decollare, dobbiamo andare oltre questi trucchi di lusso per sistemi che possono fare di più che scrivere poche semplici correlazioni nel codice. Sbuccia tutto l'hype e l'iperbole e c'è molto meno rispetto alle meraviglie dell'apprendimento profondo di oggi che incontra l'occhio. Date le circostanze ideali e dati di input che corrispondono strettamente ai loro dati di allenamento, gli algoritmi odierni possono produrre prestazioni simili a quelle umane. Eppure, al di sotto della stupefacente meraviglia delle macchine che imitano gli umani, la realtà è che questa performance si basa su una semplice raccolta di correlazioni statistiche ingenue codificate nel software. Proprio c...
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Ecco Alcuni numeri che spiegano l’Intelligenza Artificiale ad oggi

45 numeri che evidenziano lo stato dell'IA oggi Qual è lo stato dell'IA nel luglio 2019? Recenti indagini, studi e previsioni illustrano le aspettative future e le realtà attuali relative all'impatto dell'IA sui posti di lavoro; le condizioni, le sfide e i benefici dell'adozione dell'IA; e bit di dati relativi a dati o carburante AI. $ 142,859: stipendio medio del macchinista, maggio 2019 [ indeed ] 29,1%: aumento delle offerte di lavoro AI su Indeed negli ultimi 12 mesi, in calo rispetto al 57,9% da maggio 2017 a maggio 2018 [ indeed ] 20%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che temono di perdere un giorno il proprio posto di lavoro per AI [ Ziprecuiter ] 58%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che pensano che l'intelligenza artificiale distruggerà più posti di lavoro di quanti ne crei [ Ziprecuiter ] 300%: l'aumento del numero di lavori creati da AI rispetto ai posti di lavoro distrutti nel 2018 [ Ziprecuiter ] 70,8%: percentuale di americani che credono che l'IA eliminerà più posti di lavoro di quanti ne creerà (Canada 61,2%, Regno Unito 59,8%) [ Gallup / Northeastern University ] 42%: percentuale di americani che esprimono la fiducia che le loro capacità lavorative non diventeranno mai obsolete [ Gallup / Northeastern University ] 67%: percentuale di dirigenti cinesi che prevedono una riduzione del numero di dipendenti nei prossimi 5 anni a causa della robotica avanzata (50% negli Stati Uniti) [ BCG ] 20 milioni: il numero di robot operativi in ​​tutto il mondo entro il 2030, con 14 milioni solo in Cina [ Oxford Economics ] 20 milioni: lavori di produzione che andranno persi per questi robot entro il 2030 o l'8,5% della forza lavoro manifatturiera globale [ Oxford Economics ] 20%: percentuale di lavori IT che saranno sostituiti da AI / automazione entro 5 anni, secondo i CIO [ Harvey Nash / KPMG CIO Survey ] 69%: percentuale di CIO che ritengono che nuovi lavori IT compenseranno le perdi...
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Le difficoltà di avviare una start up basata sull’IA INtelligenza artificiale

Le tue abilità di intelligenza artificiale valgono meno di quanto pensi Ryszard Szopa da Medium Siamo nel bel mezzo di un boom di intelligenza artificiale. Gli esperti di Machine Learning comandano salari straordinari, gli investitori sono felici di aprire i loro cuori e libretti degli assegni quando incontrano le startup AI. E giustamente: questa è una di quelle tecnologie di trasformazione che si verificano una volta per generazione. La tecnologia è qui per rimanere, e cambierà le nostre vite. Ciò non significa che rendere il tuo avvio IA successo è facile. Penso che ci siano alcune insidie ​​importanti davanti a chiunque cerchi di costruire il proprio business intorno all'IA . Mio figlio e io, immagine elaborata usando Artistic Style Transfer. Questa tecnica ha suscitato il mio interesse per il Deep Learning. Il valore delle tue abilità di intelligenza artificiale sta diminuendo Nel 2015 ero ancora su Google e ho iniziato a giocare con DistBelief (che in seguito avrebbero rinominato in TensorFlow ). Ha fatto schifo. È stato doloroso imbarazzante scrivere, le astrazioni principali non erano del tutto all'altezza delle aspettative. L'idea di farla funzionare al di fuori del sistema di costruzione di Google era un sogno irrealizzabile. Alla fine del 2016 stavo lavorando a un proof of concept per rilevare il cancro al seno nelle immagini istopatologiche. Volevo utilizzare il trasferimento di apprendimento : prendi Inception , la migliore architettura di classificazione delle immagini di Google al momento, e riqualificale sui miei dati sul cancro. Userei i pesi da un Inception preliminare come previsto da Google, semplicemente cambiando i livelli più alti per corrispondere a quello che stavo facendo. Dopo un lungo periodo di tentativi ed errori in TensorFlow, ho finalmente capito come manipolare i diversi livelli e ho funzionato per lo più. Ci sono volute molte perseveranze e leggendo le fonti di TensorFlow. Almeno non dovevo preoccuparmi troppo delle ...
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